一种温室立面通风保温抗风系统及控制方法技术方案

技术编号:21754233 阅读:42 留言:0更新日期:2019-08-03 17:46
本发明专利技术属于温室技术领域,公开了一种温室立面通风保温抗风系统及控制方法,利用温度传感器采集温室温度数据;利用湿度传感器采集温室湿度数据;利用风速传感器采集温室通风风速数据;利用压力传感器采集温室受到风吹击压力数据;通过形变计算模块利用计算程序计算温室变形数据;利用数据模型构建程序构建温室温度预测模型;利用优化程序优化控制种温室环境多因子协调节能操作;利用警报器根据采集到的异常数据进行计算警报通知;利用存储器存储采集的温度、湿度、风速、形变数据。本发明专利技术保证了温室调控的精准与效率,又避免了不必要的能耗浪费,节约了调控的成本,保证了控制的精准有效。

A ventilation, insulation and wind resistance system and its control method for greenhouse facade

【技术实现步骤摘要】
一种温室立面通风保温抗风系统及控制方法
本专利技术属于温室
,尤其涉及一种温室立面通风保温抗风系统及控制方法。
技术介绍
温室可以在不适宜植物生长的季节,能提供生育期和增加产量,多用于低温季节喜温蔬菜、花卉、林木等植物栽培或育苗等。温室的种类多,依不同的屋架材料、采光材料、外形及加温条件等又可分为很多种类,如玻璃温室、塑料聚碳酸脂温室;单栋温室、连栋温室;单屋面温室、双屋面温室;加温温室、不加温温室等。温室结构应密封保温,但又应便于通风降温。现代化温室中具有控制温湿度、光照等条件的设备,用电脑自动控制创造植物所需的最佳环境条件。温室是以采光覆盖材料作为全部或部分围护结构材料,可在冬季或其它不适宜露地植物生长的季节供栽培植物的建筑。然而,现有温室对温度预测不准确,不能及时提前进行加温或降温操作;同时,温室能耗过高。综上所述,现有技术存在的问题是:现有温室对温度预测不准确,不能及时提前进行加温或降温操作;同时,温室能耗过高。现有技术中,没有通过温度预测模型构建模块克服温度预测模型机理性弱、普适性差的缺陷,而且不能有效降低温室能耗,对植物产量影响环境因子不能进行设定值优化。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题,本专利技术提供了一种温室立面通风保温抗风系统及控制方法。本专利技术是这样实现的,一种温室立面通风保温抗风系统的控制方法,包括:步骤一,通过温度采集模块利用温度传感器采集温室温度数据;通过湿度采集模块利用湿度传感器采集温室湿度数据;通过风速采集模块利用风速传感器采集温室通风风速数据;通过压力采集模块利用压力传感器采集温室受到风吹击压力数据;步骤二,中央控制模块通过形变计算模块利用计算程序计算温室变形数据;通过温度预测模型构建模块利用数据模型构建程序构建温室温度预测模型;构建温室温度预测模型中,以等时间间隔△t采集温室的温度,获取温度的时间序列数据;按照自然日对所述温度的时间序列数据进行分割,从分割后的所述温度的时间序列数据中选取部分数据用于建模,称为数据集RA,剩余数据用于检验模型,称为数据集RB;对所述RA进行平滑处理,随后使用滑动时间窗口从平滑处理后的所述RA中提取数据构建数据集A;使用滑动时间窗口从所述RB中提取数据构建数据集B;在构建所述数据集A和B时,所述滑动时间窗口的宽度设为4,滑动步长设为1,窗口内4个数据的采集时间点分别以t-2、t-1、t0和t1表示,t1距现在的时间最近,t-2距现在的时间最远,t-2、t-1、t0和t1时刻的温度分别以T-2、T-1、T0和T1表示;根据所述数据集A构建温室冬季温度变化预测模型M1;所述M1为:TP=a+bT0+cT0D0D-1,其中,所述TP为所述M1预测的所述t1时刻的温度℃,所述a、b、和c为待定系数,利用所述A和SPSS软件的非线性拟合功能计算所述a、b、和c,计算所述a、b、和c时,令TP=T1,所述D0=(T0-T-1)/(t0-t-1),所述D-1=(T-1-T-2)/(t-1-t-2);利用所述数据集B对所述M1进行拟合度检验;通过优化模块利用优化程序优化控制种温室环境多因子协调节能操作;设定作物在各个生长时期的期望日平均温度,并获得未来七日天气预报数据;预估温室通风系统状态;根据每周作物所处生长期确定周平均温度及根据期望日平均温度和天气预报数据设定温室内各环境因子设定值;所述环境因子包括温度、湿度、光照辐射强度和二氧化碳浓度;获得环境因子实时值,根据所述环境因子设定值调控温室内相应执行机构;通过警报模块利用警报器根据采集到的异常数据进行计算警报通知;步骤三,通过温室数据存储模块利用存储器存储采集的温度、湿度、风速、形变数据;步骤四,通过显示模块利用显示器显示采集温室的温度、湿度、风速、形变数据。进一步,所述形变计算模块中预设有形变计算模型:Δl=m×Ti,其中,Δl为形变量,m为计算常数,其为正数;形变计算模块中预设有形变上限值lmax,0<Δl≤lmax;形变计算模块中预设有形变温差映射集合,形变温差映射集合包括多个子集,每一个子集包括一个温差值和一个形变值;形变计算模块根据当前温差利用计算程序计算温室变形数据;然后将获得的对应形变值输入到中央控制模块,中央控制模块通过优化模块利用优化程序根据温差形变自动修复。进一步,根据期望日平均温度和天气预报数据中国,采用滚动优化方式计算未来七日的最优日平均温度,滚动优化的频率为每日一次,滚动优化时采用的性能函数J1为:式中,qtomηDMFMDMHar(TDi)表示第i日的日平均温度为TDi时作物产生的经济收入,qtom表示作物单价,ηDMFM表示果实干重到果实鲜重的转化因子,DMHar表示收获的果实干物质产量,qheatQheat(TDi)表示第i日平均温度为TDi时的加热能耗成本,qheat表示加热能量的单价,Qheat表示加热能耗,滚动优化时采用的约束条件包括七日累积温度条件和室内温度上下限条件;采用滚动优化方式计算满足所述最优日平均温度约束下的当日小时平均温度,滚动优化的频率为每小时一次,滚动优化时采用的性能函数J2为:式中,THj表示第j小时的小时平均温度;滚动优化时采用的约束条件日累积温度条件、室内温度上下限条件、白天平均温度条件和相邻小时温差上限条件。进一步,预估温室通风系统状态具体为:将天气预报数据中的温度值作为室外温度,将所述室外温度与结霜温度和通风温度进行比较,根据比较结果获得通风系统的开启程度。进一步,调控温室内相应执行机构时,以调控温室环境因子间相互协调及调控手段相互协调为原则;对温室进行调控时,具体包括温度控制、湿度控制、光照控制、二氧化碳控制和通风控制。进一步,对温室进行调控时,加权线性函数T来决定各控制手段的动作,所述加权线性函数T的表达式为:T(mco2,mT,mR,mH)=α×F(mco2set,mTset,mRset,mHset)+β·G(mco2in,mTin,mRin,mHin)+λ·H(mTout,mRout,mHout,Fv,Prain)式中,T表示具体控制手段,F表示人工设定参数值函数,G表示室内环境参数,H表示室外环境参数,α,β,λ分别表示对应的权值;mco2表示二氧化碳释放量,mT表示目标温度,mR表示光照目标辐射量,mH表示目标湿度,mco2set表示室内二氧化碳浓度设定值,mTset表示室内温度设定值,mRset表示室内光照辐射量设定值,mHset表示室内湿度设定值,mco2in表示室内二氧化碳浓度,mTin表示室内温度,mRin表示室内光照辐射量,mHin表示室内湿度,mco2out表示室外二氧化碳浓度,mTout表示室外温度,mRout表示室外光照辐射量,mHout表示室外湿度,Fv表示室外风速,Prain表示室外雨量。本专利技术的另一目的在于提供一种温室立面通风保温抗风系统的控制程序,所述温室立面通风保温抗风系统的控制程序实现所述的温室立面通风保温抗风系统的控制方法。本专利技术的另一目的在于提供一种终端,所述终端搭载实现所述温室立面通风保温抗风系统的控制方法的控制器。本专利技术的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质,包括指令,当其在计算机上运行时,使得计算机执行所述的温室立面通风保温抗风系统的控制方法。本专利技术的另一目的在于提供一种实施本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种温室立面通风保温抗风系统的控制方法,其特征在于,所述温室立面通风保温抗风系统的控制方法包括:步骤一,通过温度采集模块利用温度传感器采集温室温度数据;通过湿度采集模块利用湿度传感器采集温室湿度数据;通过风速采集模块利用风速传感器采集温室通风风速数据;通过压力采集模块利用压力传感器采集温室受到风吹击压力数据;步骤二,中央控制模块通过形变计算模块利用计算程序计算温室变形数据;通过温度预测模型构建模块利用数据模型构建程序构建温室温度预测模型;构建温室温度预测模型中,以等时间间隔△t采集温室的温度,获取温度的时间序列数据;按照自然日对所述温度的时间序列数据进行分割,从分割后的所述温度的时间序列数据中选取部分数据用于建模,称为数据集RA,剩余数据用于检验模型,称为数据集RB;对所述RA进行平滑处理,随后使用滑动时间窗口从平滑处理后的所述RA中提取数据构建数据集A;使用滑动时间窗口从所述RB中提取数据构建数据集B;在构建所述数据集A和B时,所述滑动时间窗口的宽度设为4,滑动步长设为1,窗口内4个数据的采集时间点分别以t‑2、t‑1、t0和t1表示,t1距现在的时间最近,t‑2距现在的时间最远,t‑2、t‑1、t0和t1时刻的温度分别以T‑2、T‑1、T0和T1表示;根据所述数据集A构建温室冬季温度变化预测模型M1;所述M1为:TP=a+bT0+cT0D0D‑1,其中,所述TP为所述M1预测的所述t1时刻的温度℃,所述a、b、和c为待定系数,利用所述A和SPSS软件的非线性拟合功能计算所述a、b、和c,计算所述a、b、和c时,令TP=T1,所述D0=(T0‑T‑1)/(t0‑t‑1),所述D‑1=(T‑1‑T‑2)/(t‑1‑t‑2);利用所述数据集B对所述M1进行拟合度检验;通过优化模块利用优化程序优化控制种温室环境多因子协调节能操作;设定作物在各个生长时期的期望日平均温度,并获得未来七日天气预报数据;预估温室通风系统状态;根据每周作物所处生长期确定周平均温度及根据期望日平均温度和天气预报数据设定温室内各环境因子设定值;所述环境因子包括温度、湿度、光照辐射强度和二氧化碳浓度;获得环境因子实时值,根据所述环境因子设定值调控温室内相应执行机构;通过警报模块利用警报器根据采集到的异常数据进行计算警报通知;步骤三,通过温室数据存储模块利用存储器存储采集的温度、湿度、风速、形变数据;步骤四,通过显示模块利用显示器显示采集温室的温度、湿度、风速、形变数据。...

【技术特征摘要】
1.一种温室立面通风保温抗风系统的控制方法,其特征在于,所述温室立面通风保温抗风系统的控制方法包括:步骤一,通过温度采集模块利用温度传感器采集温室温度数据;通过湿度采集模块利用湿度传感器采集温室湿度数据;通过风速采集模块利用风速传感器采集温室通风风速数据;通过压力采集模块利用压力传感器采集温室受到风吹击压力数据;步骤二,中央控制模块通过形变计算模块利用计算程序计算温室变形数据;通过温度预测模型构建模块利用数据模型构建程序构建温室温度预测模型;构建温室温度预测模型中,以等时间间隔△t采集温室的温度,获取温度的时间序列数据;按照自然日对所述温度的时间序列数据进行分割,从分割后的所述温度的时间序列数据中选取部分数据用于建模,称为数据集RA,剩余数据用于检验模型,称为数据集RB;对所述RA进行平滑处理,随后使用滑动时间窗口从平滑处理后的所述RA中提取数据构建数据集A;使用滑动时间窗口从所述RB中提取数据构建数据集B;在构建所述数据集A和B时,所述滑动时间窗口的宽度设为4,滑动步长设为1,窗口内4个数据的采集时间点分别以t-2、t-1、t0和t1表示,t1距现在的时间最近,t-2距现在的时间最远,t-2、t-1、t0和t1时刻的温度分别以T-2、T-1、T0和T1表示;根据所述数据集A构建温室冬季温度变化预测模型M1;所述M1为:TP=a+bT0+cT0D0D-1,其中,所述TP为所述M1预测的所述t1时刻的温度℃,所述a、b、和c为待定系数,利用所述A和SPSS软件的非线性拟合功能计算所述a、b、和c,计算所述a、b、和c时,令TP=T1,所述D0=(T0-T-1)/(t0-t-1),所述D-1=(T-1-T-2)/(t-1-t-2);利用所述数据集B对所述M1进行拟合度检验;通过优化模块利用优化程序优化控制种温室环境多因子协调节能操作;设定作物在各个生长时期的期望日平均温度,并获得未来七日天气预报数据;预估温室通风系统状态;根据每周作物所处生长期确定周平均温度及根据期望日平均温度和天气预报数据设定温室内各环境因子设定值;所述环境因子包括温度、湿度、光照辐射强度和二氧化碳浓度;获得环境因子实时值,根据所述环境因子设定值调控温室内相应执行机构;通过警报模块利用警报器根据采集到的异常数据进行计算警报通知;步骤三,通过温室数据存储模块利用存储器存储采集的温度、湿度、风速、形变数据;步骤四,通过显示模块利用显示器显示采集温室的温度、湿度、风速、形变数据。2.如权利要求1所述温室立面通风保温抗风系统的控制方法,其特征在于,所述形变计算模块中预设有形变计算模型:Δl=m×Ti,其中,Δl为形变量,m为计算常数,其为正数;形变计算模块中预设有形变上限值lmax,0<Δl≤lmax;形变计算模块中预设有形变温差映射集合,形变温差映射集合包括多个子集,每一个子集包括一个温差值和一个形变值;形变计算模块根据当前温差利用计算程序计算温室变形数据;然后将获得的对应形变值输入到中央控制模块,中央控制模块通过优化模块利用优化程序根据温差形变自动修复。3.如权利要求1所述温室立面通风保温抗风系统的控制方法,其特征在于,根据期望日平均温度和天气预报数据中国,采用滚动优化方式计算未来七日的最优日平均温度,滚动优化的频率为每日一次,滚动优化时采用的性能函数J1为:式中,qtomηDMFMDMHar(TDi)表示第i日的日平均温度为TDi时作物产生的经济收入,qtom表示作物单价,ηDMFM表示果实干重到果实鲜重的转化因子,DMHar表示收获的果实干物质产量,qheatQheat(TDi)表示第i日平均温度为TDi时的加热能耗成本,qheat表示加热能量的单价,Qheat表示加热能耗,滚动优化时采用的约束条件包括七日累积温度条件和室内温度上下限条件;采用滚动优化方式计算满足所述最...

【专利技术属性】
技术研发人员:王腾丁艳梅刘炳刚宋彧
申请(专利权)人:潍坊科技学院
类型:发明
国别省市:山东,37

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1